이슬람 공포증은 전 세계 수백만 명의 사람들에게 영향을 미치는 심각한 문제입니다. 최근 몇 년 동안 온라인, 특히 트위터와 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 이슬람 공포증 증오 연설이 증가했습니다. 이 증오심 표현은 무슬림 개인과 지역 사회의 정신 건강과 안전에 치명적인 영향을 줄 수 있습니다.
이슬람 공포증 증오 연설과 싸우는 데있어 도전 중 하나는 식별하기 어려울 수 있다는 사실입니다. 이슬람 공포증에 대한 단일 정의는 없으며, 그 자체가 나타나는 방식은 사람마다 다를 수 있습니다. 이로 인해 자동화 된 도구가 높은 정확도로 이슬람 증오 증오 표현을 감지하기가 어렵습니다.
우리의 접근
이 과제를 해결하기 위해 우리는 자연 언어 처리 (NLP)와 기계 학습 기술의 조합을 사용하여 트위터에서 이슬람 공포증 증오 연설의 강점을 감지하는 도구를 개발했습니다. 우리의 도구는 이슬람 공포증 분야의 전문가들이 수동으로 주석을 달고있는 10,000 개가 넘는 트윗 데이터 세트를 기반으로합니다.
이 도구는 먼저 특정 키워드의 빈도, 증오 연설 용어의 존재 및 트윗의 감정과 같은 각 트윗에서 일련의 기능을 추출하여 작동합니다. 그런 다음 이러한 기능은 트위터에서 이슬람 공포증 증오 연설의 강점을 예측할 수있는 기계 학습 모델을 훈련시키는 데 사용됩니다.
이 모델은 감독 된 학습 접근법을 사용하여 교육을 받았으며, 이는 라벨이 붙은 데이터 세트 (즉, 이슬람 공포증으로 수동으로 주석이 달린 트윗)가 제공되며 이슬람 공포증을 가장 나타내는 특징을 식별하는 법을 배웁니다. 모델이 훈련되면 새로운 트윗에서 이슬람 공포증 증오 연설의 강점을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.
평가
홀드 아웃 테스트 세트 세트를 사용하여 도구의 성능을 평가했습니다. 이 도구는 이슬람 공포증 증오 연설을 식별하는 데 85%의 정확도를 달성했으며, 이는 기준선 방법의 성능보다 상당히 높습니다.
충격
우리의 도구는 트위터에서 수천 개의 이슬람 공포증 증오 연설 트윗을 식별하고 제거하는 데 사용되었습니다. 이는 플랫폼에서 무슬림 사용자를위한 안전한 환경을 조성하는 데 도움이되었으며 온라인 이슬람 공포증과의 싸움에 기여했습니다.
결론
우리는 우리의 도구가 트위터에서 이슬람 공포증 증오 연설과 싸우는 데 유용한 자원이라고 생각합니다. 이 도구는 정확하고 효율적이며 실시간으로 증오 음성 트윗을 식별하고 제거하는 데 사용될 수 있습니다. 우리는 우리의 도구가 트위터를 무슬림 사용자를위한보다 안전한 장소로 만들고 이슬람 공포증과의 온라인과의 싸움에 기여할 수 있기를 바랍니다.
